1、自我介绍2、现场笔试：用 Trae 二十分钟写一个工具我通常会先自己确定功能最小闭环，再用 AI 帮我补骨架代码、参数解析和异常处理，然后自己做最后校验，不会完全依赖 AI 自动生成。因为这种场景最容易出问题的地方不是代码量，而是需求理解错、接口设计乱、边界没处理。下面是一种比较适合这种面试场景的小工具写法，功能是读取文本，做清洗后统计高频词，输出前 k 个词，结构简单，也方便快速展示工程习惯。 import re from collections import Counter def clean_text(text: str) -> str: text = text.lower()...

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

想做嵌软，佬们拷打拷打

一、项目经历与基础了解二、RAG 系统设计你重构的检索增强架构，整体数据是如何设计的？文档上传后是直接做向量化吗？流程是怎样的？向量化用的是哪个模型？是怎么转化成向量的？向量化调用了哪个第三方 API？向量检索和关键词检索为什么要结合使用？重排策略是怎么设计的？用了什么算法？有没有验证过重排效果？双方召回后，最终的排序是如何融合的？如果 RAG 系统上线后用户反馈不准确，你会从哪些维度排查和优化？三、MCP 工具调用与 Function Call 区别你实现的 MCP 工具调用是怎么做的？MCP、Function Call、手写提示词拼接、Skill 这些分别在什么场景使用？有什么区别？Fun...